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Die neue PC-Klasse soll 1 Petaflop KI-Leistung und 128 GB Unified Memory auf den Desktop bringen. NVIDIA setzt damit stärker auf lokale Ausführung statt auf reine Cloud-Verarbeitung.
Der taiwanische Auftragsfertiger macht den wachsenden Energiehunger von KI zum Designproblem. Damit rücken Stromversorgung, Netze und Rechenzentren stärker in den Fokus als der nächste Leistungssprung allein.
Der Chiphersteller erwartet im laufenden Quartal Erlöse von 91 Milliarden Dollar. Die Anhebung des Ausblicks signalisiert weiter starke Nachfrage im KI-Infrastrukturgeschäft.
Die Regierung in London will einen Plan für Chips und Halbleiter aufsetzen, um die Kontrolle über KI-Infrastruktur zu stärken. Der Schritt zielt darauf, Abhängigkeiten von externen Lieferketten und US-Anbietern zu verringern.
Mit eigenen Chips will der Konzern KI-Ergebnisse schneller machen und sich bei der Infrastruktur stärker von Nvidia lösen. Der Fall zeigt, wie hart der Wettlauf um Kontrolle und Kosten in der KI-Hardware geworden ist.
